情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

ミカエリスメンテンの式は酵素反応速度を表すものであり、
薬の代謝速度を予測したり、薬物の相互作用によりどのような
副作用がでるかを予測したりするために応用されている。
その際に、ミカエリスメンテンの式に含まれているパラメータの
値を求める必要があり、ハーネスウルフプロットやコーニッシュ
ボーデンの直接的直線プロット、または最小二乗法を用いて
パラメータを推定する方法が知られている。
本研究では、ミカエリスメンテンの式のパラメータを、
Soft Confidence-Weighted Learningと呼ばれる機械学習の
アルゴリズムを応用して求める方法を提案し、
提案手法と最小二乗法を用いて、パラメータ推定をしたときの違いを
比較することで提案手法の有効性について検討する。